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通用人工智能建设提速 上市公司抢抓行业赋能机遇期

发布时间:2023-05-16 20:24   来源:网络整理    作者:

  5月8日,多只ChatGPT概念股上涨。科大讯飞日前发布星火认知大模型,天娱数科、汉王科技、视觉中国等垂直行业公司纷纷披露AI应用进展,成为国内现阶段人工智能“通用大模型+应用”路线提档加速的缩影。

  业内人士表示,在通用人工智能驱动下,游戏引擎、数字人、边缘算力等一系列创新技术的尝试周期将缩短,各类开源模型、垂直模型的出现将会催化“量变到质变”,让各行各业会用、能用通用人工智能。

  通用大模型提档加速

  5月6日,科大讯飞发布星火认知大模型,并公布了基于大模型的“1+N”产品路径,面向教育、办公、汽车、数字员工等行业的解决方案也集中亮相。据了解,科大讯飞星火认知大模型拥有文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、编程能力、多模态等七大维度的能力。“2011年,科大讯飞便承建了语音及语言信息处理国家工程实验室,我们提出让机器像人一样能听会说,这一次认知大模型本质上是一次对话式的通用智慧的涌现,语音和语言的核心能力是一个基础条件。”刘庆峰表示。

  国内人工智能通用大模型在相互竞逐中提档加速。在科大讯飞之前,百度、阿里巴巴、商汤科技分别发布了“文心一言”“通义千问”“日日新SenseNova”类ChatGPT产品和相应的大模型。百度集团创始人李彦宏在内部活动中表示,“文心一言”内测一个多月,就完成了4次大的技术升级。阿里巴巴则宣布,未来阿里巴巴旗下所有产品都将接入“通义千问”。此外,阿里云还表示,将面向公众开放“通义千问”的能力,帮助企业打造专属大模型。

  除了通用大模型,不少有研发大模型能力的公司还开发了行业级大模型。5月5日,学而思宣布自研数学大模型名为MathGPT。同一天,网易有道展示了基于“子曰”大模型研发的AI口语老师视频。据中国证券报记者不完全统计,截至目前已有30多款大模型涌现。

  距OpenAI去年12月推出ChatGPT已过去半年时间,在这半年里,国内AI大模型建设已经走出通用大模型与行业大模型齐头并进的路线。

  市场更为关注国内通用大模型能力何时能够赶上ChatGPT的大模型水平。在讯飞星火认知大模型发布会上,科大讯飞董事长刘庆峰称,当前星火认知大模型在文本生成、知识问答、数学能力三大能力上已超过ChatGPT。未来目标是在中文上要超过ChatGPT,在英文上达到与之相当的水平。他进一步透露,讯飞的通用大模型将在今年年内三次大升级,10月底整体赶超ChatGPT。

  360集团创始人周鸿祎在5月7日一场直播活动中谈到:“国内选手一开始采取的是模仿与跟随策略,但在逐步研发投入的过程中,随着场景和用户拓宽,未来甚至可能实现弯道超车。”

  更多企业则对赶超ChatGPT持有保守态度。李彦宏在百度内部颁奖互动上表示,百度面临的挑战是前所未有的。能否赶上ChatGPT,要看百度自身的努力、把握机会的能力和执行力。

  加快行业赋能

  AI大模型应用正在各行各业遍地开花。天娱数科5月8日宣布,公司近期发布了公司首个零门槛3D虚拟数字人智能应用平台“元享 MetaSurfing全新版本”,接入预训练大模型,孵化以AIGC技术为核心的“元趣”内容生成应用,实现文生文、文生图、通过TTS实现文生音频。

  视觉中国5月8日宣布,公司近日上线基于生成式AI技术的创意工具,用户可通过该工具中的“模特转换”“插画转换”功能在线对版权图片进行二次创作,在提高内容生成效率的同时,还能提高内容多样性。

  汉王科技在5月4日披露的投资者关系活动记录中表示,现阶段,无论是软件产品还是硬件产品,公司都会在AI能力上不断加强植入;现在所做的很多工作也是在为将来的服务机器人做准备。在“AI+智能硬件”方向上,公司近期发布了AI电纸学习本、柯氏音血压计、图像识别电子枪PK Gun等产品;开发的智能仿生机器鸟已实现商业化销售。

  此外,上市公司还关注到AI为建筑、汽车、游戏等设计行业、金融服务领域降本增效带来机会。游族网络在调研活动中表示,游戏公司最大的成本是人力成本,AI可以帮助生产者提高效率,实际上就是降本。公司作为以“卡牌+战略”为主的游戏公司,2D的概念设定等美术成本在美术研发成本结构中占比超过一半,而AI在2D美术应用相对比较成熟,公司4月份2D美术外包成本已经降低约25%,预计到年底可以实现更大程度的成本下降。

  中泰证券首席经济学家李迅雷5月6日在媒体活动上称,目前正处于全球科技大发展、大爆炸的阶段,AI或撬动新一轮科技革命,全球经济有望迎来新动力,抑或带来劳动成本下降和劳动生产率的提升,“AI+”带来新的盈利模式并形成大企业。

  国盛证券表示,通用大模型落地过程中机会不容小觑。在面向B端用户时,不仅是调用大模型的API接口,还需考虑数据隐私、算力部署、响应速度、使用成本等诸多问题,这是真正将通用大模型从玩具变成工具的过程,需要更多工程实现上的缝合与创新,或许是下一阶段的机会所在。

  关注AI风险

  ChatGPT热潮下,AI应用加快落地的同时,问题也随之产生。

  首当其冲的是,用ChatGPT生成虚假信息的案例屡有发生,生成式AI或成为虚假信息泛滥的入口。安恒信息董事长范渊日前表示,AI和大模型本身会带来网络安全新的挑战,一些自动化生成工具会带来病毒、木马、后门等出现几率的大幅提升,甚至可能是几百倍的提升,这时候我们面临的挑战是毋庸置疑的。

  更值得注意的是,2018年图灵奖得主、“深度学习之父”Hinton近日从谷歌离职,并表达对AI失控问题的担忧。

  如此种种,不得不使行业内部谨慎考虑,是否要以更快速度发展通用大模型技术,如何规避AI应用落地过程中的风险问题。

  科技部高新技术司司长陈家昌今年2月表示,科技部成立了人工智能规划推进办公室、战略咨询委员会和人工智能治理专业委员会,这两年也制定了《新一代人工智能治理原则》和《伦理规范》,启动了人工智能重大科技项目。

  对AI安全越来越多的重视,催生了网络安全行业新的发展机遇。网络安全厂商绿盟科技表示,公司“AI+安全”产品有望在三季度发布。

  “网络安全行业正在寻求‘AI+安全’的智能化应用,这会为智能防护和响应带来更大的机遇和成果。我认为‘AI+安全’的大幕才刚刚拉开,未来还有更大的可能性。”范渊称。

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